Басқару экономикасы
жүктеу/скачать 1,31 Mb.
|
treatise75256
| 4.3. Уақыттық қатарлар моделі
Уақыттық қатарлар моделі болашақты өткендегі бұрынғы мәліметтерге болжайды. Мысалы, соңғы алты аптадағы сатулар туралы мәліметтерді жинап, келе жатқан жетінші аптада сату көлемін болжауға пайдалануға болады. Соңғы бірнеше жылдары әр кварталда сату мәліметтерін жинап, болашақ кварталдағы сату көлемдерін болжауға, пайдалануға болады. Осы екі мысалда бұрынғы сату туралы мәліметтер қолданғанмен, уақыттық қатарлардың әр түрлі моделдері пайдалынады. Қысқа мерзімді, орташа мерзімді және ұзақ мерзімді терминдері олардың қай мәнмәтінде қолданғанына тәуелді. Бизнес-болжауда қысқа мерзімді термині әдетте үш айға дейін уақыт мезгілін білдіреді, орташа мерзімді — үш айдан екі жылға дейін, ұзақ мерзімді — екі жылдан астам уақыт мезгілін білдіреді. Қысқа мерзімді болжау моделдері кездейсоқ өзгерістерді орташалайды және қысқа мерзімді ауытқуларды реттейді. Орташа мерзімді болжаулар маусымдық ауытқулар болған кезде пайдалы. Ұзақ мерзімді болжаулар жалпы трендтерді орналастырады, әсіресе болжау шекараларын анықтауда пайдалы. Болжау моделін таңдауда фирма келесілерді басшылыққа алу керек: 1. Болжаудың мезгілдік көкжиегі. 2. Бастапқы мәліметтер. 3. Қажетті дәлдік. 4. Болжауды даярлауға бөлінген бюджет. 5. Қызметкерлердің біліктілік деңгейі. Болжау моделін таңдарда басқа мәселелер де болады, мысалы, фирманың икемділік дәрежесі (неғұрлым фирма жақсырақ өзгерістерге жауап берсе, соғұрлым болжам дәлдігі азая түседі). Тағы бір маңызды мәселе — ол нашар жасалынған болжау салдары. Егер ірі инвестиция туралы шешім болжауға сүйенсе, онда болжау өте жақсы болуы қажет. Жай жылжитын орташа. Егер бұйымға сұраныс тұрақты болса, маусымдық сипатқа ие болмаса, тек кездейсоқ ауытқулар орын алса, онда болжау үшін жылжитын орташа әдісін қолдануға болады. Бұл әдіс кейінгі уақыт мезгіліне тікелей алдын ала болжауға ең ыңғайлы блып келеді. Мысалы, қаңтар, ақпан, наурыз, сәуір және мамырдың ортаға дәл келтірілген бес айлық орташасы наурызға келеді. Бұл жерде барлық бес айдың мәліметтері керек. Мақсат маусым айына жылжитын орташа әдісімен болжау жасау. Бұл жерде наурыз айы мен маусым айы арасында уақыттық алшақтық бар, ол болжау дәлдігін сөзсіз төмендетеді. Ал біз бес айлық жылжитын орташаны қолданып, маусым айына болжау жасағымыз келсе, Онда қаңтар, ақпан, наурыз, сәуір және мамыр айларының орташаларын аламыз. Маусымнан кейін шілдеге болжау жасайтын болсақ, ақпен, наурыз, сәуір, мамыр және маусым орташаларын аламыз, сөйтіп әрі жасай береміз. Мысал: 4.3 –кесте. Үш – және тоғыз апталық аралықтағы орташалауды қолданып жай жылжитын орташа әдісімен ағымды сұраныс пен болжауды анықтау
Жай жылжитын орташаға орташалаудың ең жақсы аралығын таңдау маңызды: орташалау аралығы ұзарған сайын ауытқулар бір деңгейге жақын келеді. Бірақта бастапқы мәліметтерде өсу немесе құлдырау тренді байқалса, трендтің кешігі эффекті күшейе түседі (лаг эффекті). Сондықтан, орташаулардың қысқа аралығы үлкен бытыраңқылықты бергеніне қарамай, оны пайдалану трендті жақсы көрсететінін білген жөн. Керісінше, орташалау аралығының ұзағырақ болуы деңгейлестірген нәтижені береді, бірақ ол лаг эффектіне алып келеді. Жай жылжитын орташаны есептеуге қолданатын формула өте оңай, жоғары кестеде 4-аптаға орташаны есептеу мысалын келтірейік: = 2134. Жай жылжитын орташаны есептеу әдісінің кемшіліктерінің бірі өткендегі мәліметтердің бәрін сақтау керектігі және статистикалық есептер қажеттілігі. Тауарлар номенклатурасы аз және орташалау аралығы үштен алты мезгілде болған жағдайда бұл кемшілік онша білінбейді. Ал тауарлар мен материалдардың жүздеген, мыңдаған түрлері болса және әр қайсысы бойынша 60-мезгілдік орташалауын қолдансақ, онда едәуір мәліметтер қажет болады. жүктеу/скачать 1,31 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|